L'IA générative rapproche les chaînes d'approvisionnement en temps réel de la réalité

L'intelligence artificielle générative affecte ou devrait affecter de nombreux secteurs, et le moment de la transformation des réseaux de chaîne d'approvisionnement est venu. L'IA générative promet de faciliter considérablement les interactions et les informations en temps réel dans la chaîne d'approvisionnement, de la planification à l'approvisionnement, en passant par la fabrication et l'exécution.

L'impact de tous ces processus sur la productivité est important. Une nouvelle étude d'Accenture calcule que toutes les heures de travail des activités de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement de plus de 40 % des entreprises (43 %) pourraient être affectées par l'intelligence artificielle de production. De plus, 29 % du temps de travail dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement peuvent être automatisés grâce à l’IA de production, tandis que 14 % du temps de travail dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement peuvent être considérablement augmentés grâce à l’IA de production.

Cette technologie émergente a un potentiel pour l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, de la conception et de la planification, à l'approvisionnement et à la fabrication, en passant par l'exécution et le service.

Dans l'ensemble, 58 % des 122 processus de la chaîne d'approvisionnement analysés dans l'étude sont matures et peuvent être restructurés grâce à l'IA générative. La technologie peut servir de chaînon manquant, aidant à combler le fossé entre les chaînes d’approvisionnement linéaires du passé et les réseaux de chaînes d’approvisionnement intelligents véritablement connectés du futur.

De l'approvisionnement et de la planification à la fabrication et à l'exécution, en passant par les ventes et le service, des améliorations des performances sont visibles. Les capacités que l'IA de production apporte à la chaîne d'approvisionnement comprennent :

• Fournir une compréhension contextuelle : Améliorer les prévisions et la prise de décision en dérivant des informations contextualisées à partir de grandes quantités de données non structurées auparavant inaccessibles.
• Activez la conversation : Simplifiez l'accès aux informations et créez de nouvelles opportunités d'automatisation grâce à des interactions conviviales avec des agents IA utilisant un langage courant.
• Conception et ingénierie : L'IA générative peut rationaliser le processus de conception, en utilisant des sources de données historiques et externes pour générer rapidement de nouvelles conceptions qui répondent aux spécifications, réduisant ainsi le temps et la duplication des efforts. Les exemples incluent la création de nouveaux modèles d’emballages durables.
• Planification : Grâce à une interface facile à utiliser, les employés peuvent interroger des suggestions dans le langage courant et obtenir des explications faciles à comprendre et à utiliser. Parallèlement, l’IA générative peut être utilisée pour intégrer un plus large éventail de sources de données non structurées dans les calculs prédictifs, telles que les rapports de marché, les résultats de l’actualité et les réseaux sociaux. Il peut résumer instantanément les points d'action d'une réunion, comparer les plans avec les résultats réels, créer des tableaux de bord de mesures clés et même générer lui-même des projets de plans.
• Achats : Generative AI peut fournir des assistants d'approvisionnement aux utilisateurs professionnels. Lorsqu'ils ont besoin d'acheter quelque chose, l'assistant peut les guider vers le bon canal d'achat, prendre en charge toute annulation ou achat ponctuel et contacter un acheteur professionnel pour gérer l'achat si nécessaire. En outre, l'équipe d'Accenture a noté que même si les équipes consacrent souvent beaucoup de temps à l'alignement de la stratégie, à l'approvisionnement et à la coordination des données, l'IA générative offre la possibilité de rationaliser les opérations, de combler les lacunes en matière d'informations et d'améliorer l'accès à un plus large éventail de sources de données, permettant ainsi d'accélérer les opérations. des informations et des processus rationalisés.
• Industrie manufacturière : Si les entreprises peuvent combiner les données informatiques avec les données opérationnelles et d'ingénierie, l'IA générative les aidera à atteindre des niveaux constants de qualité et d'excellence opérationnelle dans les opérations de fabrication, en particulier dans des domaines tels que la maintenance des actifs, et fournira aux employés des informations exploitables et prédictives. connaissances. Cela peut également fournir de nouvelles informations sur la conception des produits et le contrôle qualité.
• Assurance qualité : L'IA sera également de plus en plus utilisée pour enrichir les informations, accélérer les diagnostics et l'analyse des causes profondes des jumeaux numériques opérationnels. La combinaison de l'IA classique et générative promet de simplifier considérablement l'accès aux informations de maintenance prédictive, à l'analyse des données en temps réel et au diagnostic des pannes en rendant les informations plus accessibles via une interface de questions-réponses facile à utiliser.
• Activer : Cela inclut l'amélioration des expériences client hyper-personnalisées et l'extraction de nouvelles opportunités de revenus à partir d'informations basées sur de grandes quantités de données omnicanales. Les opérateurs de livraison peuvent également utiliser l'IA générative pour trouver des moyens d'optimiser la gestion du transport et d'améliorer les prévisions en prenant en compte un plus large éventail de facteurs dans les informations non structurées, telles que les prévisions météorologiques et l'activité des concurrents.
• Gérer les formulaires réglementaires : Le générateur génératif de documents d'importation et d'exportation alimenté par l'IA peut transformer le processus d'expédition et d'exportation. L'IA générative peut être appliquée à la collection complète d'informations multimodales non structurées dans une variété de formats, y compris les PDF et les tablettes, y compris les enregistrements internes historiques et les réglementations gouvernementales. Les documents d'expédition et d'exportation peuvent ensuite être automatiquement remplis pour examen et vérification par des experts humains, réduisant ainsi les risques d'erreur tout en économisant du temps et de la main d'œuvre.

Résumé

L'intégration de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement n'est pas seulement un projet technologique, elle nécessite un changement profond dans la façon dont les organisations envisagent la création de valeur et l'exécution du travail. Cela signifie que l'IA de production n'est pas seulement la dernière d'une série de mises en œuvre logicielles, mais une transformation d'entreprise mettant clairement l'accent sur les capacités commerciales de bout en bout et sur des domaines tels que les données, les personnes, les méthodes de travail, les processus et adoption responsable.

Ce faisant, la refonte basée sur l'intelligence artificielle contribue à renforcer l'écart entre la chaîne d'approvisionnement linéaire du passé et le réseau de chaîne d'approvisionnement intelligente véritablement interconnecté du futur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!